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组合预测模型在短时交通流预测中的应用研究
短时交通流预测一直是交通运输领域研究的热点问题之一。准确的交通流预测不仅能为城市交通管理提供重要参考依据，同时也为智能交通系统提供了基础支撑。目前，虽然已有多种算法被用于交通流预测，但是仍然存在预测精度不高、预测效果不稳定等问题。因此，如何提高交通流预测的精度和效果成为当前的研究热点。
组合预测模型是将多个预测模型的结果进行融合，以得到更加准确、稳定的预测结果的方法。近年来，组合预测模型在短时交通流预测的研究中逐渐受到重视。
在组合预测模型中，经典的方法是将多个预测模型的预测结果进行加权平均或投票，以得到最终的预测结果。然而，如果其中一个模型出现预测偏差较大的情况，可能会导致整个组合预测模型失去准确性。因此，现有的组合预测模型的研究逐渐转向如何平衡不同预测模型之间的预测准确性，从而提高整个预测系统的准确性和可靠性。
在短时交通流预测中，常见的预测模型包括时间序列模型、神经网络模型、回归模型等。例如，ARIMA模型在短时间尺度上具有较好的预测效果，但对长时间尺度上的交通流预测效果较差；神经网络模型在大量数据的情况下能够取得较好的预测结果，但在处理数据缺失等复杂情况下的预测效果不稳定。
因此，如何将不同预测模型进行整合成为组合预测模型研究的重要问题之一。常用的方法包括层次分析法、灰色关联分析等。例如，灰色关联分析通过确定各个模型预测结果的权重，将各个模型进行整合获得最终的预测结果。而层次分析法则是基于专家和用户的行为经验，确定各个预测模型之间的权重比例，从而得到最终的预测结果。
除此之外，还有一些新型的组合预测模型，如基于模型组合的动态权重融合模型、基于极限学习机的模型组合方法等。这些新型方法通过对模型的有效融合和优化，能够更加准确地进行交通流预测。
综上所述，组合预测模型在短时交通流预测中的应用研究具有广泛的发展前景和应用价值。未来，我们还需要通过对预测算法的优化和改进，以及对组合预测模型的不断探索和研究，来提高短时交通流预测的精度和效率。